Introdução

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A sigla EPI significa ‘equipamento de proteção individual’, ele é um direito garantido pela Norma Regulamentadora NR06 do Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), e é definido como: “todo dispositivo ou produto, de uso individual utilizado pelo trabalhador, destinado à proteção de riscos suscetíveis de ameaçar a segurança e a saúde no trabalho”.

Mesmo antes da pandemia, os EPI’s já eram bastante utilizados, principalmente em indústrias e outros postos de trabalho com maiores riscos ocupacionais. Porém, durante a pandemia não só o Brasil, como todo o restante do globo, passaram a estender essa prática de uso de EPI’s para praticamente toda a população.

São diversos os tipos de EPI’s, empregados entre os quais podemos citar os abaixo os mais populares:

Devido à alta na procura e utilização desses equipamentos no período, planos de logística passaram à ser traçados para garantir a proteção dos profissionais de saúde que atuam na linha de frente do enfretamente à COVID-19.

Nessa análise focaremos na distribuição realizada pelo ministério da saúde em todo o país que auxiliou e reforçou as redes de saúde dos estados e municípios no combate à pandemia.

Nosso objetivo será visualizar quais materiais foram mais vezes solicitados pelos estados até o dia 05/09/2021.

Importar Libs

Bibliotecas que usaremos.

  • plotly: Montagem de gráficos 3D interativos
  • tidyverse: Biblioteca com funcionalidades gerais para ciência de dados
  • ggrepel: Afastar rótulos de texto que podem ser sobreescrever
  • knitr: Geração de relatórios dinâmicos
  • kableExtra: Permite criação de tabelas HTML estilizadas
  • FactoMineR: Realizar a análise de correspondência simples

Importar base de dados

Origem da base de dados: https://opendatasus.saude.gov.br/dataset/distribuicao-de-equipamentos-de-protecao-individual-e-insumos-covid-19

Licenciamento: Os dados disponibilizados pelo Poder Executivo Federal em formato aberto são de livre utilização e reúso, observados os termos constantes do inc. IV do art 3º e do art. 4 do Decreto nº 8777/16.

##   material data.saida n.pedido requisitante unidade quantidade   status
## 1   Álcool 19/03/2020   308748         Acre   Litro        9,6 Entregue
## 2   Álcool 19/03/2020   308748         Acre   Litro         42 Entregue
## 3   Álcool 19/03/2020   308499         Acre   Litro         12 Entregue
## 4   Álcool 19/03/2020   308500         Acre   Litro         12 Entregue
## 5   Álcool 25/03/2020   309483         Acre   Litro         48 Entregue
## 6   Álcool 28/03/2020   309979         Acre   Litro       19,2 Entregue

Resumo dos dados da base

  • material: material de saúde entregue;

  • data.saida: data de saída para entrega;

  • n.pedido: número do pedido;

  • requisitante: Estado de destino;

  • unidade: unidade de medida;

  • quantidade: quantidade entregue;

  • status: status da entrega.

Corrigindo tipos de dados no dataframe

Ao observar nossa base de dados, veremos que os tipos vierão todos como “character”. vamos corrigi-los e realizar um sumário para verificar se tudo está correto agora.

  • factor: material, requisitante, status
  • numerical: quantidade
  • character: n.pedido, unidade
  • date: data.saida
##                      material      data.saida           n.pedido        
##  Álcool                  : 575   Min.   :2020-03-17   Length:7055       
##  Avental                 : 572   1st Qu.:2020-04-10   Class :character  
##  Luva                    :1055   Median :2020-05-25   Mode  :character  
##  Máscara Cirúrgica       :1657   Mean   :2020-07-03                     
##  Máscara N95             :1258   3rd Qu.:2020-08-27                     
##  Óculos e Protetor Facial:1080   Max.   :2021-05-26                     
##  Sapatilha e Touca       : 858                                          
##                  requisitante    unidade            quantidade      
##  Outros Órgãos Federais:2041   Length:7055        Min.   :       1  
##  São Paulo             : 211   Class :character   1st Qu.:     400  
##  Pará                  : 209   Mode  :character   Median :    3450  
##  Acre                  : 206                      Mean   :   52459  
##  Santa Catarina        : 204                      3rd Qu.:   23800  
##  Tocantins             : 204                      Max.   :14954000  
##  (Other)               :3980                      NA's   :122       
##       status    
##  Entregue:7055  
##                 
##                 
##                 
##                 
##                 
## 

Pré-Análise dos dados

Primeiro verificaremos se todas as solicitações analisadas estão com o status de “Entregue”.

## [1] "Entregue"

Já podemos ter um insight que todas as solicitações realizadas aqui estão cumpridas, sem necessidade de análises adicionais desse ponto.

Escolha dos atributos para análise

Tendo em vista que nosso objetivo é analisar somente a quantidade de solicitações para os estados ao longo do tempo, podemos selecionar as variáveis “material” e “requisitante” para esse fim.

##                      material                    requisitante 
##  Álcool                  : 575   Outros Órgãos Federais:2041  
##  Avental                 : 572   São Paulo             : 211  
##  Luva                    :1055   Pará                  : 209  
##  Máscara Cirúrgica       :1657   Acre                  : 206  
##  Máscara N95             :1258   Santa Catarina        : 204  
##  Óculos e Protetor Facial:1080   Tocantins             : 204  
##  Sapatilha e Touca       : 858   (Other)               :3980

Veja bem esse ponto: Ambas são categóricas.

Nesse caso podemos utilizar uma interessante análise não supervisionada para este caso: A análise de Correspondências Simples (Para mais detalhes, pode-se verificar um outro projeto meu explicando passo a passo como é realizada a análise de Correspondência Simples nesse link: Analise_Correspondencia_Covid).

Visualização mais elegante dos dados

Abaixo apenas uma visualização mais detalhista feitas atráves do kable que permite adicionar à tabela estilos à tabelas com nomenclatura do boostrap

material requisitante
Álcool Acre
Álcool Acre
Álcool Acre
Álcool Acre
Álcool Acre
Álcool Acre

Definição da Tabela de Frequências

O primeiro passo de uma análise de correspondência simples é a montagem de um tabela de frequências das nossas duas variáveis, ou seja, demonstrar quantas vezes uma aparece junto à outra.

##                         
##                          Álcool Avental Luva Máscara Cirúrgica Máscara N95
##   Acre                       15      20   36                40          47
##   Alagoas                    15      18   35                33          29
##   Amapá                      15      13   32                39          27
##   Amazonas                   15      25   30                34          27
##   Bahia                      16      17   34                38          25
##   Ceará                      15      15   37                39          29
##   Distrito Federal           14      14   29                25          24
##   Espírito Santo             16      15   35                41          26
##   Goiás                      15      16   33                38          30
##   Maranhão                   16      14   36                41          34
##   Mato Grosso                15      18   34                42          28
##   Mato Grosso do Sul         16      18   33                36          30
##   Minas Gerais               16      13   32                38          31
##   Outros Órgãos Federais    129     169  141               615         439
##   Pará                       17      18   37                50          32
##   Paraíba                    18      15   37                36          27
##   Paraná                     19      13   32                38          31
##   Pernambuco                 15      11   35                36          27
##   Piauí                      15      15   35                40          31
##   Rio de Janeiro             16       9   38                31          25
##   Rio Grande do Norte        16      15   35                40          26
##   Rio Grande do Sul          18      14   35                37          33
##   Rondônia                   16      14   34                38          27
##   Roraima                    19      11   29                38          26
##   Santa Catarina             18      15   34                46          35
##   São Paulo                  26      13   30                42          40
##   Sergipe                    18      12   34                37          26
##   Tocantins                  16      12   33                49          46
##                         
##                          Óculos e Protetor Facial Sapatilha e Touca
##   Acre                                         25                23
##   Alagoas                                      24                20
##   Amapá                                        30                24
##   Amazonas                                     29                25
##   Bahia                                        32                24
##   Ceará                                        31                22
##   Distrito Federal                             17                16
##   Espírito Santo                               27                26
##   Goiás                                        29                22
##   Maranhão                                     29                27
##   Mato Grosso                                  27                25
##   Mato Grosso do Sul                           30                25
##   Minas Gerais                                 26                25
##   Outros Órgãos Federais                      326               222
##   Pará                                         30                25
##   Paraíba                                      30                22
##   Paraná                                       28                25
##   Pernambuco                                   27                21
##   Piauí                                        29                25
##   Rio de Janeiro                               26                23
##   Rio Grande do Norte                          29                21
##   Rio Grande do Sul                            30                28
##   Rondônia                                     27                24
##   Roraima                                      24                21
##   Santa Catarina                               33                23
##   São Paulo                                    32                28
##   Sergipe                                      26                25
##   Tocantins                                    27                21

Teste qui-Quadrado para verificar aderência da base de dados

Agora devemos verificar se as relações entre as nossas variáveis se dá ou não de forma aleatória.

Se nosso p-value resultante for menor que o grau de significância (nesse caso 0,5) existirá associação.

H0: (Hipótese Nula): Aleatoriedade de associação (Não há associação) H1: (Hipótese Alternativa): Existência de associação

## 
##  Pearson's Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000
##  replicates)
## 
## data:  tab
## X-squared = 279.32, df = NA, p-value = 0.0004998

Comprovado via teste estático, que existe relação de associação à um grau de significância de 0.5.

Mapa de Calor dos Resíduos Padronizados Ajustados

Sempre ao analisar um mapa perceptual (o output esperado de nossa modelo) devemos ter conosco um mapa com um os resíduos padronizados ajustados. Esse mapa tem a finalidade de explicitar as maiores relações e ajudará na interpretação do mapa.

Criação do Modelo de análise de Correspondências Simples

Feitos os diagnósticos, podemos então criar nosso modelo utilizando a tabela de frequências anterior. A saída dessa biblioteca é um mapa perceptual bem simples com as duas principais dimensões geradas, ou seja, as que capturam a maior parte da variância.

Podemos confirmar isso pelos eighvalues gerados e sua variância acumulada

##         eigenvalue percentage of variance cumulative percentage of variance
## dim 1 0.0325351275              82.175061                          82.17506
## dim 2 0.0028309369               7.150192                          89.32525
## dim 3 0.0020851058               5.266421                          94.59167
## dim 4 0.0012359949               3.121794                          97.71347
## dim 5 0.0005019746               1.267854                          98.98132
## dim 6 0.0004033196               1.018678                         100.00000

Agora vamos guardar todas as coordendas geradas (linhas e colunas) num único objeto.

##                                Dim 1        Dim 2        Dim 3         Dim 4
## Acre                      0.04241871  0.041322875  0.181221090 -2.325041e-03
## Alagoas                   0.15747457  0.076387614  0.063942860 -4.775720e-03
## Amapá                     0.10127833 -0.013956000 -0.054814187 -1.882617e-02
## Amazonas                  0.10368860  0.197436229 -0.009974759  7.559079e-02
## Bahia                     0.13470681  0.054636236 -0.067932827  9.877262e-05
## Ceará                     0.13470351  0.014357961 -0.013740952 -5.053585e-02
## Distrito Federal          0.19102845  0.046849554  0.097560135  2.792679e-02
## Espírito Santo            0.13285973  0.010459207 -0.046613994 -1.691043e-02
## Goiás                     0.09794016  0.031192707  0.003522198 -1.374109e-02
## Maranhão                  0.10377431 -0.027107371  0.013702159 -1.512101e-02
## Mato Grosso               0.09921928  0.061454899 -0.020148549 -1.663923e-02
## Mato Grosso do Sul        0.11544712  0.058528769 -0.004406782  3.027198e-02
## Minas Gerais              0.09797808 -0.033342842  0.009113406  9.085886e-03
## Outros Órgãos Federais   -0.27459902  0.002700964 -0.007192498 -1.044096e-03
## Pará                      0.06940287  0.025443230 -0.019357842 -4.036872e-02
## Paraíba                   0.17570844  0.003077775 -0.021484593 -1.519839e-03
## Paraná                    0.10693605 -0.051632616 -0.008020573  4.582145e-02
## Pernambuco                0.15362008 -0.048508855 -0.010281764 -5.056200e-02
## Piauí                     0.10659956  0.005889973 -0.002183944 -2.478820e-02
## Rio de Janeiro            0.24286789 -0.085148538 -0.013612167 -3.627110e-02
## Rio Grande do Norte       0.12898074  0.015721421 -0.037267173 -3.739398e-02
## Rio Grande do Sul         0.12939443 -0.032690643  0.002125021  3.562975e-02
## Rondônia                  0.13478651 -0.004333742 -0.025258294 -9.646524e-03
## Roraima                   0.10168904 -0.077690238 -0.031621015  3.862777e-02
## Santa Catarina            0.04956145 -0.026369810 -0.006912690 -1.356780e-02
## São Paulo                 0.05220766 -0.112128785  0.012107514  1.329184e-01
## Sergipe                   0.15917577 -0.050863717 -0.037849440  1.633369e-02
## Tocantins                -0.02542915 -0.092730566  0.116214468 -5.142789e-02
## Álcool                    0.14473295 -0.066297247 -0.012092705  8.202422e-02
## Avental                  -0.01116025  0.168332054  0.020991008  2.843808e-02
## Luva                      0.35176275 -0.004078271  0.022709999 -4.419654e-02
## Máscara Cirúrgica        -0.18288255 -0.011803118 -0.027863375 -2.963727e-02
## Máscara N95              -0.14496120 -0.027333207  0.082213942  6.491366e-03
## Óculos e Protetor Facial -0.02264856  0.004509097 -0.053582681 -2.128077e-03
## Sapatilha e Touca         0.07215680 -0.005581966 -0.033098872  3.081350e-02
##                                  Dim 5
## Acre                     -0.0189450941
## Alagoas                   0.0289729192
## Amapá                    -0.0246387678
## Amazonas                 -0.0112735707
## Bahia                    -0.0011206100
## Ceará                     0.0020784642
## Distrito Federal          0.0535861417
## Espírito Santo           -0.0064433283
## Goiás                    -0.0002383666
## Maranhão                 -0.0434511678
## Mato Grosso               0.0017076577
## Mato Grosso do Sul       -0.0248305305
## Minas Gerais             -0.0291215614
## Outros Órgãos Federais   -0.0001453190
## Pará                      0.0330215699
## Paraíba                   0.0293333072
## Paraná                   -0.0031342324
## Pernambuco                0.0010418586
## Piauí                    -0.0277665254
## Rio de Janeiro           -0.0271492250
## Rio Grande do Norte       0.0384054930
## Rio Grande do Sul        -0.0500904105
## Rondônia                 -0.0039900210
## Roraima                   0.0583535212
## Santa Catarina            0.0215246531
## São Paulo                 0.0126142632
## Sergipe                   0.0003887115
## Tocantins                 0.0095552474
## Álcool                    0.0422676658
## Avental                   0.0145104409
## Luva                      0.0047829903
## Máscara Cirúrgica         0.0157233750
## Máscara N95              -0.0111556810
## Óculos e Protetor Facial -0.0108842777
## Sapatilha e Touca        -0.0441896278

Agora vamos criar um objeto com a quantidade de categorias de cada variável da base de dados.

Por fim juntaremos as coordenadas com as categorias

##                                Dim.1        Dim.2        Dim.3         Dim.4
## Acre                      0.04241871  0.041322875  0.181221090 -2.325041e-03
## Alagoas                   0.15747457  0.076387614  0.063942860 -4.775720e-03
## Amapá                     0.10127833 -0.013956000 -0.054814187 -1.882617e-02
## Amazonas                  0.10368860  0.197436229 -0.009974759  7.559079e-02
## Bahia                     0.13470681  0.054636236 -0.067932827  9.877262e-05
## Ceará                     0.13470351  0.014357961 -0.013740952 -5.053585e-02
## Distrito Federal          0.19102845  0.046849554  0.097560135  2.792679e-02
## Espírito Santo            0.13285973  0.010459207 -0.046613994 -1.691043e-02
## Goiás                     0.09794016  0.031192707  0.003522198 -1.374109e-02
## Maranhão                  0.10377431 -0.027107371  0.013702159 -1.512101e-02
## Mato Grosso               0.09921928  0.061454899 -0.020148549 -1.663923e-02
## Mato Grosso do Sul        0.11544712  0.058528769 -0.004406782  3.027198e-02
## Minas Gerais              0.09797808 -0.033342842  0.009113406  9.085886e-03
## Outros Órgãos Federais   -0.27459902  0.002700964 -0.007192498 -1.044096e-03
## Pará                      0.06940287  0.025443230 -0.019357842 -4.036872e-02
## Paraíba                   0.17570844  0.003077775 -0.021484593 -1.519839e-03
## Paraná                    0.10693605 -0.051632616 -0.008020573  4.582145e-02
## Pernambuco                0.15362008 -0.048508855 -0.010281764 -5.056200e-02
## Piauí                     0.10659956  0.005889973 -0.002183944 -2.478820e-02
## Rio de Janeiro            0.24286789 -0.085148538 -0.013612167 -3.627110e-02
## Rio Grande do Norte       0.12898074  0.015721421 -0.037267173 -3.739398e-02
## Rio Grande do Sul         0.12939443 -0.032690643  0.002125021  3.562975e-02
## Rondônia                  0.13478651 -0.004333742 -0.025258294 -9.646524e-03
## Roraima                   0.10168904 -0.077690238 -0.031621015  3.862777e-02
## Santa Catarina            0.04956145 -0.026369810 -0.006912690 -1.356780e-02
## São Paulo                 0.05220766 -0.112128785  0.012107514  1.329184e-01
## Sergipe                   0.15917577 -0.050863717 -0.037849440  1.633369e-02
## Tocantins                -0.02542915 -0.092730566  0.116214468 -5.142789e-02
## Álcool                    0.14473295 -0.066297247 -0.012092705  8.202422e-02
## Avental                  -0.01116025  0.168332054  0.020991008  2.843808e-02
## Luva                      0.35176275 -0.004078271  0.022709999 -4.419654e-02
## Máscara Cirúrgica        -0.18288255 -0.011803118 -0.027863375 -2.963727e-02
## Máscara N95              -0.14496120 -0.027333207  0.082213942  6.491366e-03
## Óculos e Protetor Facial -0.02264856  0.004509097 -0.053582681 -2.128077e-03
## Sapatilha e Touca         0.07215680 -0.005581966 -0.033098872  3.081350e-02
##                                  Dim.5     variavel
## Acre                     -0.0189450941 requisitante
## Alagoas                   0.0289729192 requisitante
## Amapá                    -0.0246387678 requisitante
## Amazonas                 -0.0112735707 requisitante
## Bahia                    -0.0011206100 requisitante
## Ceará                     0.0020784642 requisitante
## Distrito Federal          0.0535861417 requisitante
## Espírito Santo           -0.0064433283 requisitante
## Goiás                    -0.0002383666 requisitante
## Maranhão                 -0.0434511678 requisitante
## Mato Grosso               0.0017076577 requisitante
## Mato Grosso do Sul       -0.0248305305 requisitante
## Minas Gerais             -0.0291215614 requisitante
## Outros Órgãos Federais   -0.0001453190 requisitante
## Pará                      0.0330215699 requisitante
## Paraíba                   0.0293333072 requisitante
## Paraná                   -0.0031342324 requisitante
## Pernambuco                0.0010418586 requisitante
## Piauí                    -0.0277665254 requisitante
## Rio de Janeiro           -0.0271492250 requisitante
## Rio Grande do Norte       0.0384054930 requisitante
## Rio Grande do Sul        -0.0500904105 requisitante
## Rondônia                 -0.0039900210 requisitante
## Roraima                   0.0583535212 requisitante
## Santa Catarina            0.0215246531 requisitante
## São Paulo                 0.0126142632 requisitante
## Sergipe                   0.0003887115 requisitante
## Tocantins                 0.0095552474 requisitante
## Álcool                    0.0422676658     material
## Avental                   0.0145104409     material
## Luva                      0.0047829903     material
## Máscara Cirúrgica         0.0157233750     material
## Máscara N95              -0.0111556810     material
## Óculos e Protetor Facial -0.0108842777     material
## Sapatilha e Touca        -0.0441896278     material

Ótimo, já temos tudo que precisamos para criação de nossos mapas.

Criando mapa perceptual bidimensional dos dados

Primeiro plotaremos os dados novamente num plano de 2 dimensões porém num mapa mais detalhado e amigável.

Criando mapa perceptual tridimensional dos dados

Por fim vamos plotar esses dados num gráfico com 3 dimensões dinâmico com o plotly.

##                              Dim 1        Dim 2        Dim 3         Dim 4
## Acre                    0.04241871  0.041322875  0.181221090 -2.325041e-03
## Alagoas                 0.15747457  0.076387614  0.063942860 -4.775720e-03
## Amapá                   0.10127833 -0.013956000 -0.054814187 -1.882617e-02
## Amazonas                0.10368860  0.197436229 -0.009974759  7.559079e-02
## Bahia                   0.13470681  0.054636236 -0.067932827  9.877262e-05
## Ceará                   0.13470351  0.014357961 -0.013740952 -5.053585e-02
## Distrito Federal        0.19102845  0.046849554  0.097560135  2.792679e-02
## Espírito Santo          0.13285973  0.010459207 -0.046613994 -1.691043e-02
## Goiás                   0.09794016  0.031192707  0.003522198 -1.374109e-02
## Maranhão                0.10377431 -0.027107371  0.013702159 -1.512101e-02
## Mato Grosso             0.09921928  0.061454899 -0.020148549 -1.663923e-02
## Mato Grosso do Sul      0.11544712  0.058528769 -0.004406782  3.027198e-02
## Minas Gerais            0.09797808 -0.033342842  0.009113406  9.085886e-03
## Outros Órgãos Federais -0.27459902  0.002700964 -0.007192498 -1.044096e-03
## Pará                    0.06940287  0.025443230 -0.019357842 -4.036872e-02
## Paraíba                 0.17570844  0.003077775 -0.021484593 -1.519839e-03
## Paraná                  0.10693605 -0.051632616 -0.008020573  4.582145e-02
## Pernambuco              0.15362008 -0.048508855 -0.010281764 -5.056200e-02
## Piauí                   0.10659956  0.005889973 -0.002183944 -2.478820e-02
## Rio de Janeiro          0.24286789 -0.085148538 -0.013612167 -3.627110e-02
## Rio Grande do Norte     0.12898074  0.015721421 -0.037267173 -3.739398e-02
## Rio Grande do Sul       0.12939443 -0.032690643  0.002125021  3.562975e-02
## Rondônia                0.13478651 -0.004333742 -0.025258294 -9.646524e-03
## Roraima                 0.10168904 -0.077690238 -0.031621015  3.862777e-02
## Santa Catarina          0.04956145 -0.026369810 -0.006912690 -1.356780e-02
## São Paulo               0.05220766 -0.112128785  0.012107514  1.329184e-01
## Sergipe                 0.15917577 -0.050863717 -0.037849440  1.633369e-02
## Tocantins              -0.02542915 -0.092730566  0.116214468 -5.142789e-02
##                                Dim 5
## Acre                   -0.0189450941
## Alagoas                 0.0289729192
## Amapá                  -0.0246387678
## Amazonas               -0.0112735707
## Bahia                  -0.0011206100
## Ceará                   0.0020784642
## Distrito Federal        0.0535861417
## Espírito Santo         -0.0064433283
## Goiás                  -0.0002383666
## Maranhão               -0.0434511678
## Mato Grosso             0.0017076577
## Mato Grosso do Sul     -0.0248305305
## Minas Gerais           -0.0291215614
## Outros Órgãos Federais -0.0001453190
## Pará                    0.0330215699
## Paraíba                 0.0293333072
## Paraná                 -0.0031342324
## Pernambuco              0.0010418586
## Piauí                  -0.0277665254
## Rio de Janeiro         -0.0271492250
## Rio Grande do Norte     0.0384054930
## Rio Grande do Sul      -0.0500904105
## Rondônia               -0.0039900210
## Roraima                 0.0583535212
## Santa Catarina          0.0215246531
## São Paulo               0.0126142632
## Sergipe                 0.0003887115
## Tocantins               0.0095552474
##                                Dim 1        Dim 2       Dim 3        Dim 4
## Álcool                    0.14473295 -0.066297247 -0.01209270  0.082024219
## Avental                  -0.01116025  0.168332054  0.02099101  0.028438076
## Luva                      0.35176275 -0.004078271  0.02271000 -0.044196541
## Máscara Cirúrgica        -0.18288255 -0.011803118 -0.02786337 -0.029637266
## Máscara N95              -0.14496120 -0.027333207  0.08221394  0.006491366
## Óculos e Protetor Facial -0.02264856  0.004509097 -0.05358268 -0.002128077
## Sapatilha e Touca         0.07215680 -0.005581966 -0.03309887  0.030813495
##                                Dim 5
## Álcool                    0.04226767
## Avental                   0.01451044
## Luva                      0.00478299
## Máscara Cirúrgica         0.01572338
## Máscara N95              -0.01115568
## Óculos e Protetor Facial -0.01088428
## Sapatilha e Touca        -0.04418963